Biblioteca Digital de Teses e Dissertações PÓS-GRADUAÇÃO SCTRICTO SENSU Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais
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Tipo: Dissertação
Título: A inteligência artificial como ferramenta de auxílio diagnóstico e análise de materiais em biossensores eletroquímicos
Autor(es): SIMÃO, Guilherme Felipe
Primeiro Orientador: LIMA, Anderson Barbosa
Resumo: As Ciências dos Materiais e Tecnologias da Informação estão cada vez mais contribuindo para o desenvolvimento científico e tecnológico em âmbito mundial. Dentro desta grande área, encontra-se a Inteligência Artificial (IA), um mecanismo que envolve o desenvolvimento e aprimoramento de softwares de decisões inteligentes, simulando assim, o raciocínio humano. Diante das diversas áreas de aplicação da IA, neste trabalho, foi desenvolvida uma rede neural que busca melhorar a experiência de resultados diagnósticos fornecidos por biossensores eletroquímicos. No protótipo deste software, conseguimos aprimorar a leitura de resultados liberada pelo voltamograma do biossensor eletroquímico cedido, onde foi possível identificar se o paciente era portador da doença alvo de análise. Neste trabalho, também foi possível analisar a melhor escolha de material a ser utilizado para a realização dos ensaios diagnósticos do dispositivo analisado. Desta forma, com o desenvolvimento desta Inteligência Artificial (IA), conseguimos avançar na formação de um protótipo que visa a melhora na acessibilidade e portabilidade dos diagnósticos desenvolvidos por biossensores eletroquímicos através de métodos presentes na computação.
Abstract: Materials Sciences and Information Technologies are increasingly contributing to scientific and technological development worldwide. Within this large area, there is Artificial Intelligence (AI), a mechanism that involves the development and improvement of intelligent decision software, thus simulating human reasoning. Given the different areas of AI application, in this work, a neural network was developed that seeks to improve the experience of diagnostic results provided by electrochemical biosensors. In the prototype of this software, we were able to improve the reading of results released by the voltammogram of the electrochemical biosensor provided, where it was possible to identify whether the patient had the disease being analyzed. In this work, it was also possible to analyze the best choice of material to be used to carry out the diagnostic tests of the analyzed device. In this way, with the development of this artificial intelligence (AI), we were able to advance in the formation of a prototype that aims to improve the accessibility and portability of diagnoses developed by electrochemical biosensors through methods present in computing.
Palavras-chave: Inteligência artificial.
Aperfeiçoamento.
Diagnóstico diferencial.
Análise de dados.
Computação.
Artificial intelligence.
Improvement.
Data analysis.
Differential diagnosis.
Computing.
CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal do Triângulo Mineiro
Sigla da Instituição: UFTM
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Ciências Biológicas e Naturais - ICBN
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia dos Materiais
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://bdtd.uftm.edu.br/handle/123456789/1797
Data do documento: 15-Fev-2023
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